هوش مصنوعی در حال بازنویسی صنعت لجستیک مدرن است.

در بحبوحه نوسانات جریان تجارت جهانی، فشار برای تحول دیجیتال به طور فزاینده‌ای آشکار می‌شود و بسیاری از کسب‌وکارهای لجستیک در دوراهی قرار دارند که باید به سرعت خود را وفق دهند یا با عقب ماندن در رقابت اقتصاد دیجیتال روبرو شوند.

روندهای فعلی هوش مصنوعی در صنعت لجستیک.

در بحبوحه افزایش هزینه‌های عملیاتی، نوسانات مداوم زنجیره‌های تأمین جهانی و افزایش فشار برای بهینه‌سازی کارایی، مزایای صنعت لجستیک دیگر صرفاً مبتنی بر مقیاس نیست، بلکه به سمت قابلیت‌های پردازش داده‌ها، توانایی‌های پیش‌بینی و سطح کاربرد فناوری در عملیات عملی در حال تغییر است. طبق گزارش‌های ارائه شده در مجمع فناوری لجستیک 2026، بازار لجستیک ویتنام در حال حاضر تقریباً 40 تا 50 میلیارد دلار آمریکا است و نرخ رشد سالانه 12 تا 14 درصد را حفظ می‌کند و آن را در میان سریع‌ترین رشدها در منطقه قرار می‌دهد. با این حال، هزینه‌های لجستیک هنوز حدود 16 تا 18 درصد از تولید ناخالص داخلی را تشکیل می‌دهد که به طور قابل توجهی بالاتر از بسیاری از اقتصادهای توسعه‌یافته در آسیا است.

این رقم تا حدودی منعکس کننده وضعیت فعلی عملیات صنعت است که هنوز ضعیف، فاقد اتصال داده و هنوز برای کارایی در کل زنجیره، از انبارداری و حمل و نقل گرفته تا رویه‌های واردات و صادرات، بهینه نشده است. در این زمینه، تحول دیجیتال و کاربرد هوش مصنوعی (AI) به عنوان مسیرهای حیاتی برای کسب و کارها جهت افزایش رقابت‌پذیری آنها در نظر گرفته می‌شوند.

آقای تران تان های، معاون مدیر اداره واردات-صادرات ( وزارت صنعت و تجارت ) و رئیس افتخاری انجمن توسعه منابع انسانی لجستیک ویتنام، معتقد است که هوش مصنوعی در حال تغییر ساختار رقابتی صنعت لجستیک جهانی است. در حالی که پیش از این، کسب و کارها عمدتاً بر اساس ظرفیت حمل و نقل و شبکه‌های عملیاتی رقابت می‌کردند، اکنون سرعت پردازش داده‌ها و توانایی تصمیم‌گیری سریع به مزایای رقابتی کلیدی تبدیل می‌شوند.

هوش مصنوعی در حال تغییر چشم‌انداز رقابتی صنعت لجستیک جهانی است. (عکس: HA ANH)

به گفته آقای های، تفاوت بین کسب‌وکارها دیگر صرفاً در تعداد وسایل نقلیه یا انبارهای آنها نیست، بلکه در توانایی آنها در استفاده از داده‌ها برای بهینه‌سازی عملیات، کنترل ریسک‌ها و واکنش سریع به نوسانات بازار است.

دکتر نگوین بین مین، دانشیار و مدیر موسسه فناوری و اقتصاد دیجیتال، دانشگاه علوم و فناوری هانوی ، معتقد است که هوش مصنوعی دیگر یک فناوری برای مرجع یا آزمایش نیست، بلکه به تدریج در حال تبدیل شدن به پلتفرم عملیاتی جدید برای صنعت لجستیک است. به گفته دکتر مین، اگر کسب‌وکارها بخواهند رقابت‌پذیری خود را حفظ کنند، فشار برای تحول دیجیتال از یک «باید» به یک «حتماً» تغییر کرده است.

او با استناد به یک نظرسنجی Deloitte گفت که طی پنج سال آینده، انتظار می‌رود درصد سازمان‌های زنجیره تأمین که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند یا برای استفاده از آن آماده می‌شوند، از ۲۸ درصد به ۸۲ درصد افزایش یابد، در حالی که ۷۱ درصد از رهبران کسب‌وکار نگران این هستند که در صورت کندی در سازگاری، عملیات ممکن است مختل شود.

پیش‌بینی گارتنر نشان می‌دهد که تا سال ۲۰۳۱، تقریباً ۶۰٪ از اختلالات زنجیره تأمین می‌تواند به صورت خودکار و بدون دخالت مستقیم انسان برطرف شود. این نشان می‌دهد که هوش مصنوعی دیگر یک روند دور از دسترس نیست، بلکه به تدریج در حال تبدیل شدن به یک ابزار عملیاتی موجود در صنعت لجستیک است. با افزایش بی‌ثباتی محیط کسب‌وکار، فشار برای تحول، آشکارتر می‌شود.

از آغاز سال ۲۰۲۶، تنش‌های ژئوپلیتیکی در خاورمیانه باعث افزایش شدید قیمت سوخت شده و فشار قابل توجهی بر هزینه‌های حمل و نقل وارد کرده است. با توجه به اینکه یک سفر کامیون کانتینری از شمال به جنوب به طور بالقوه نزدیک به ۱۰۰۰ لیتر سوخت دیزل مصرف می‌کند، حتی افزایش کوتاه مدت قیمت سوخت برای افزایش قابل توجه هزینه‌های عملیاتی کافی است.

در این زمینه، به‌کارگیری فناوری برای بهینه‌سازی مسیرها، کاهش مصرف سوخت و بهبود بهره‌وری عملیاتی دیگر یک گزینه بلندمدت نیست، بلکه به یک الزام عملی برای بسیاری از کسب‌وکارهای لجستیکی تبدیل شده است.

هوش مصنوعی یک راه حل ضروری است.

در حالی که چند سال پیش، هوش مصنوعی در لجستیک در درجه اول یک روند فناوری در نظر گرفته می‌شد، اکنون در هر پیوندی از عملیات، از پردازش اسناد و مدیریت انبار گرفته تا پیش‌بینی ریسک زنجیره تأمین، حضور دارد.

آقای نگو نگوک هوآن، نماینده تجاری سامسونگ SDS در آسیا و اقیانوسیه، اظهار داشت که هوش مصنوعی اکنون به عنوان یک جزء حیاتی در سیستم‌های لجستیکی کسب‌وکارها ادغام شده است. لایه‌های چندگانه فناوری، مانند اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)، بینایی ماشین و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، به طور همزمان مستقر می‌شوند تا سرعت پردازش را افزایش داده و خطاها را به حداقل برسانند.

کاربردهای هوش مصنوعی در لجستیک: از «روندها» تا الزامات تحول فوری

به گفته آقای هوآن، نکته کلیدی نه تنها در فناوری‌های منفرد، بلکه در نحوه اتصال آنها به یک سیستم عامل یکپارچه نیز نهفته است. کارهایی که قبلاً به شدت به پردازش دستی متکی بودند، مانند ورود داده‌ها، تأیید اسناد و تطبیق داده‌ها از شرکت‌های حمل و نقل، خطوط هوایی یا بنادر، اکنون به تدریج خودکار می‌شوند. به جای پردازش دستی حجم زیادی از فایل‌های PDF یا فرم‌های حمل و نقل، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار داده‌ها را تشخیص دهند، اطلاعات را استاندارد کنند و آن را به پلتفرم تجزیه و تحلیل وارد کنند. این امر به مشاغل اجازه می‌دهد نه تنها زمان پردازش را کوتاه کنند، بلکه خطر خطاهای عملیاتی را نیز به میزان قابل توجهی کاهش دهند.

مهمتر از همه، در حالی که مشاغل قبلاً فقط پس از وقوع حوادث واکنش نشان می‌دادند، هوش مصنوعی اکنون امکان شناسایی زودهنگام اختلالات زنجیره تأمین، نوسانات حمل و نقل یا تأخیر در تحویل را فراهم می‌کند و امکان تنظیم به موقع استراتژی‌ها را فراهم می‌کند. از دیدگاه شرکت‌های فناوری داخلی، خانم فام خان لین، مدیر کل لوگیوان، دیدگاه متفاوتی در مورد کاربرد هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. به جای استقرار جهانی، بسیاری از مشاغل داخلی در حال به کارگیری هوش مصنوعی در جنبه‌های بسیار خاصی از لجستیک داخلی و واردات/صادرات هستند.

به گفته خانم لین، یکی از حوزه‌هایی که هوش مصنوعی به طور خاص در آن مؤثر واقع شده است، پردازش اسناد گمرکی و اظهارنامه‌های واردات/صادرات است. پیش از این، هر مجموعه از اسناد معمولاً باید از طریق بررسی‌های دستی، مقایسه اطلاعات و جستجوی کد کالا انجام می‌شد که هم زمان‌بر بود و هم مستعد خطا. با پشتیبانی هوش مصنوعی، سیستم می‌تواند به طور خودکار داده‌ها را بررسی کند، ناهنجاری‌ها را تشخیص دهد و کدهای HS مناسب را برای هر گروه از کالاها پیشنهاد دهد. این امر بار پردازش دستی را برای پرسنل کاهش می‌دهد و در عین حال دقت در فرآیند اظهارنامه را بهبود می‌بخشد.

انجمن Valoma LogTech 2026. (عکس: Do Bao)

علاوه بر این، هوش مصنوعی به تدریج در حال تبدیل شدن به یک "لایه پشتیبانی عملیاتی" جدید در مشاغل لجستیکی است، جایی که انسان‌ها دیگر مستقیماً تمام وظایف را انجام نمی‌دهند، بلکه به نظارت، تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده روی می‌آورند. با این حال، واقعیت همچنین نشان می‌دهد که هوش مصنوعی یک "عصای جادویی" نیست که بتواند نتایج فوری ایجاد کند. این فناوری تنها زمانی ارزش خود را ثابت می‌کند که مشاغل یک پایه داده به اندازه کافی استاندارد ایجاد کرده باشند و فرآیندهای عملیاتی دیجیتالی نسبتاً کاملی داشته باشند. به همین دلیل است که کاربرد هوش مصنوعی در لجستیک در حال حاضر ناهموار است. در حالی که برخی از مشاغل پیشرفت قابل توجهی در تحول دیجیتال داشته‌اند، بسیاری دیگر هنوز طبق مدل‌های سنتی، با داده‌های تکه‌تکه و اتکای شدید به پردازش دستی عمل می‌کنند.

له تی هونگ ترانگ

منبع: https://nhandan.vn/ai-viet-lai-nganh-logistics-hien-dai-post961763.html